Identificación de la calidad del grano de cacao mediante espectroscopia de infrarrojo cercano y modelización multivariante
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i15.22732Palabras clave:
Control de calidad; Espectroscopia NIR; PLS-DA; PLS; Quimiometria.Resumen
El cacao es un producto básico responsable de los ingresos de millones de personas y de la fabricación de varios productos importantes para las industrias alimentaria, farmacéutica y cosmética. Su calidad está asociada a varios factores que intervienen en las fases de elaboración, principalmente en la fermentación y el secado. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) asociada al análisis estadístico multivariante mostró su eficacia en la clasificación y predicción de atributos en los granos de cacao. El objetivo de este estudio fue evaluar la aplicación de los datos espectroscópicos del infrarrojo cercano asociados al análisis multivariante para clasificar los granos de cacao según su calidad y predecir atributos como el pH y la acidez total mediante PLS-DA y PLS, respectivamente. Los valores de pH (4,4-6,7) y de acidez total (6,12-29,9) se determinaron por métodos convencionales. El PLS-DA demostró ser eficaz en la diferenciación de las clases de muestras de cacao con calidad superior e inferior, presentando en la validación un 100% y un 71,43% de clasificación correcta de los granos de cacao con calidad inferior y superior, respectivamente. Los modelos obtenidos por PLS presentaron parámetros satisfactorios, siendo clasificados como de moderada utilidad práctica y excelente capacidad predictiva para el pH y de moderada utilidad práctica y razonable capacidad predictiva para la acidez total. Así, se verificó el potencial de la tecnología NIRS asociada a la quimiometría, que puede utilizarse para clasificar las muestras según su calidad y para predecir los atributos de calidad de los granos de cacao.
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